Skuteczne planowanie łańcucha dostaw opiera się na danych

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Było piękne, słoneczne popołudnie i udaliśmy się do jednego z naszych ulubionych miejsc na weekendowe wypady. Mój plan dotarcia tam był całkiem prosty; Znałem najlepszą trasę i wszystkie typowe schematy ruchu, więc wyruszyliśmy w podróż, która powinna zająć dwie godziny. Cztery godziny później w końcu dotarliśmy na miejsce, zmęczeni i sfrustrowani – nie jest to świetny sposób na rozpoczęcie relaksującego weekendu. Zastanawiając się, gdzie poszło nie tak w moim planowaniu, opierałem się niemal wyłącznie na mojej osobistej wiedzy na temat trasy i wzorców ruchu – jedynie na danych wewnętrznych i historycznych. Oczywiście wziąłem pod uwagę pewne dane zewnętrzne, takie jak warunki pogodowe. Jednak nadal byłem narażony na ryzyko spowodowane zakłóceniami zewnętrznymi, takimi jak dodatkowy ruch na dużym koncercie, budowa drogi i liczne wypadki samochodowe blokujące autostradę.

Możesz prowadzić samochód, patrząc w lusterko wsteczne
pod warunkiem, że nic Cię nie czeka. – Billa Joy’a

Planowanie łańcucha dostaw przebiega w podobny sposób. Istnieje tendencja do polegania w dużym stopniu na danych dotyczących trendów historycznych w celu znalezienia wzorców sezonowości i zakupów, które pomogą przewidzieć przyszłe wyniki. Nie zrozumcie mnie źle, dane historyczne są niezbędne do prognozowania popytu. Jednak zdecydowana większość zmienności i niepewności pochodzi z zewnątrz – z rozbudowanej sieci dostaw, logistyki, kanałów dystrybucji i globalnych partnerów handlowych. Jeśli te dane nie zostaną uwzględnione w obliczeniach planowania krótkoterminowego, nie ma znaczenia, jakiego nowego, błyszczącego narzędzia sztucznej inteligencji użyjesz; stare powiedzenie nadal obowiązuje – śmieci wpadają, śmieci wychodzą.

Otwórz śluzy danych

Zatem najskuteczniejszym sposobem stworzenia kompleksowego, dokładnego i wykonalnego planu łańcucha dostaw jest utworzenie cyfrowego bliźniaka. Cyfrowy bliźniak wymaga ogromnej ilości danych z różnych źródeł wewnętrznych i zewnętrznych, aby zasilać silnik analityczny obsługujący sztuczną inteligencję.

Na początek warto wziąć pod uwagę dane ze wszystkich systemów wewnętrznych i źródeł danych, w tym systemy zarządzania zasobami przedsiębiorstwa (ERP), systemy zarządzania relacjami z klientami (CRM), systemy realizacji produkcji (MES), zarządzanie magazynami (WMS), zarządzanie transportem (TMS), zarządzanie cyklem życia produktu (PLM), finanse i księgowość, inne systemy planowania i nie tylko.

Następnie dodaj dane partnerów zewnętrznych na wszystkich poziomach – nie tylko na pierwszym poziomie (punkt sprzedaży, zapasy sklepu, zapasy centrum dystrybucji, zapasy materiałów, wydajność dostawcy i zalety, potwierdzenia/anulowanie dostaw, zaawansowane powiadomienia o wysyłce), dane stron trzecich (pogoda, nastroje społeczne, zdarzenia związane z ryzykiem, cła i cła importowe i eksportowe, listy stron objętych ograniczeniami, przepisy dotyczące pracy przymusowej, dane rynkowe itd.) oraz dane z czujników IoT (linie produkcyjne, pojazdy, jednostki magazynowe itp.).

Pewnie teraz myślisz, że brzmi to teoretycznie rozsądnie, ale nie ma wystarczająco dużo czasu i budżetu, aby wykonać wszystkie te połączenia. Nie wspominając już o tym, jak w ogóle zaczynasz czyścić i harmonizować dane z wielu różnych źródeł.

Szybko i na dużą skalę nawiązuj połączenia między wieloma przedsiębiorstwami

Podobnie jak LinkedIn umożliwia łączenie się i utrzymywanie relacji z setkami lub tysiącami rówieśników, współpracowników i współpracowników, sieć biznesowa łańcucha dostaw usprawnia i skaluje proces łączenia się z partnerami w ekosystemie. Sieć ma ustalone połączenia z setkami tysięcy dostawców, kanałów dystrybucji, logistyki i globalnych partnerów handlowych, co skraca czas uzyskania korzyści.

Zachowaj ostrożność w ocenie sieci biznesowych łańcucha dostaw; nie wszyscy zostali stworzeni równi. Różnią się zakresem, skalą i możliwościami. Szukaj sieci biznesowych łańcucha dostaw obejmujących wszystkie cztery ekosystemy, zapewniając pełną widoczność – dostawy, kanały, logistyka i handel globalny. Kolejną kwestią jest skala sieci pod względem liczby połączonych przedsiębiorstw i głębokości warstw. Niektórzy mogą łączyć się tylko z pierwszym lub drugim poziomem. Natomiast efektywne sieci mogą łączyć się na wszystkich poziomach partnerów wyższego i niższego szczebla.

I wreszcie, najlepsze w swojej klasie sieci łańcucha dostaw oferują pełen zakres możliwości połączeń i integracji. Gdy Ty zbliżasz się do całkowitej transformacji cyfrowej, Twoi partnerzy mogą nie mieć zasobów, aby nadążyć. Twój dostawca sieci powinien spotykać się z partnerami w momencie ich dojrzałości technicznej, zamiast narzucać im kosztowne podejście do integracji. Obejmuje to oczywiście najnowsze interfejsy API Rest i EDI, a także portal internetowy i integrację opartą na poczcie e-mail dla dostawców i partnerów typu long-tail.

Przekształcanie brudnych, odmiennych danych w cenny zasób

Chociaż sieć skróci czas nawiązywania połączeń i gromadzenia danych w celu usprawnienia procesu planowania, to nie wystarczy. Dane są z natury brudne i zawierają brakujące, błędne i zerowe wartości. Bardzo często stosowane są różne zasady i praktyki zarządzania danymi głównymi (MDM), nawet w systemach wewnętrznych. Sprowadzanie danych spoza przedsiębiorstwa sprawia, że to wyzwanie staje się wykładniczo trudniejsze.

Sieć łańcucha dostaw obejmująca wiele przedsiębiorstw potrzebuje rozwiązania MDM obejmującego wiele przedsiębiorstw (ME-MDM), aby przekształcić rozproszone dane w wartościowy zasób umożliwiający podjęcie decyzji. Pomyśl o tym jak o uniwersalnym tłumaczu, który rozumie i interpretuje informacje z każdego systemu i partnera na jeden, jasny język. Aby osiągnąć ME-MDM, należy szukać sieci opartych na platformie z kanonicznym modelem danych umożliwiającym zarządzanie atrybutami kontekstowymi dla każdego zasobu ze wszystkich źródeł, w tym z systemów wewnętrznych i systemów partnerów ekosystemowych. System musi oczyścić błędne wartości i zharmonizować dane z różnych źródeł obejmujących wiele przedsiębiorstw na dużą skalę.

Tak jak powiedział Bill Joy: „Możesz prowadzić samochód, patrząc w lusterko wsteczne, o ile nic nie jest przed tobą”; możesz zaplanować swój łańcuch dostaw, korzystając wyłącznie z danych historycznych, o ile nie nastąpią zmiany w popycie i podaży.

Mike Hitmar, starszy dyrektor ds. marketingu produktów w firmie e2otwarte. Przeczytaj więcej o tym, jak e2open może pomóc Ci w tworzeniu wykonalnych, opłacalnych planów i zwiększeniu elastyczności Połączone planowanie.